基于结构相似性SSIM的图像质量评价方法是通过两幅图像的亮度、对比度以及结构相似度的对比来实现评价效果的。
2022-10-20 16:39:07 1.18MB 图像质量评价SSIM 图像评价
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MS-SSIM,全参考图像质量评价经典算法
2022-10-09 22:13:23 2KB MS-SSIM 图像质量评价 ssim 图像评价
传统的超分辨重建算法往往采用梯度下降法进行求解,迭代时步长往往通过经验确定。而且不同的图像的最优步长往往不相同。步长过大会导致发散,步长过小会导致收敛缓慢。本算法基于对正则化超分辨重建算法实现的基础上,对步长的选取进行了优化,推导出了每次迭代时的最优步长大小,并将其自适应化,改进了超分辨算法的收敛性,从而能够在更短的时间内取得更加精确的重建结果。相关具体内容请参考对应的论文:Yingqian Wang, Jungang Yang, Chao Xiao, and Wei An, "Fast convergence strategy for multi-image superresolution via adaptive line search," IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 9129-9139.
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